DBMS > Graph Engine vs. JaguarDB vs. Spark SQL vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. JaguarDB vs. Spark SQL vs. STSdb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Key-Value Store
Vektor DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Website

www.graphengine.io

www.jaguardb.com

spark.apache.org/sql

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

www.jaguardb.com/support.html

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Microsoft

DataJaguar, Inc.

Apache Software Foundation

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2010

2015

2014

2011

Aktuelle Version

3.3 July 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

GPL V3.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

.NET and C

C++

the server part. Clients available in other languages

Scala

Server Betriebssysteme

.NET

Linux

Linux
OS X
Windows

Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

Java
Python
R
Scala

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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